datascale

Karriere

Junior Marketing Data Analyst (m/w/d)

Datascale wächst, und wir suchen jemanden der am Anfang der Analytics-Karriere steht und Lust hat die Basics richtig zu lernen, bei echten Kunden, mit echtem Mentoring, nicht im Schulungs-Silo.

datascale.one.gmbh
standort Gräfelfing bei München
modell Remote
umfang Vollzeit oder Teilzeit
status offen, ab sofort

Muss sein

  • Verhandlungssicheres Deutsch ist Pflicht: DACH-Markt, deutschsprachige Kunden-Calls. Englisch auf Arbeits-Lese-Niveau.
  • Solides Excel oder Google Sheets, mindestens Pivot, XLOOKUP, einfache Formeln
  • Grundverständnis von Web Analytics (Events, Sessions, Conversions, kein Experten-Level nötig)
  • Freude daran, Zahlen zu hinterfragen statt zu akzeptieren
  • Bereitschaft, Tools wie GA4, Data Studio und BigQuery in den ersten Monaten zu lernen

Gut wenn vorhanden

  • Erste Berührung mit GA4 oder Piwik PRO aus Studium, Praktikum oder Inhouse-Rolle
  • Grundkenntnisse SQL
  • Eigene Projekte mit Daten (auch privat: Sport-Tracker, Content-Analytics, was auch immer)
  • Erfahrung in Agentur oder Startup. Tempo und Priorisierung selbstverständlich

Was Datascale bietet

  • 100% Remote: arbeiten Sie von dort, wo Sie am produktivsten sind
  • Hardware Ihrer Wahl
  • Weiterbildung Ihrer Wahl
  • Mentoring durch Juri und Alex, echte Projekte statt Onboarding-Wikis
  • Moderner Stack: BigQuery EU, Plausible CE, funnel.io, Data Studio, GA4
  • Keine Zeiterfassung im 15-Minuten-Takt

Lernpfad

90 Tage. Drei Etappen. Echte Projekte.

Was in den ersten drei Monaten passiert, konkret, nicht abstrakt. Der Plan ist Richtwert, kein Vertrag: passt die Geschwindigkeit nicht, justieren wir gemeinsam.

day 1–14

onboarding

  • GA4-Audit-Shadowing mit Alex
  • Erste eigene Property in BigQuery EU
  • stape.io Sandbox-Setup

day 15–45

first project

  • Eigenständiges GA4 → BigQuery Setup für einen Bestandskunden
  • Code Review mit Juri (wöchentlich)
  • Erste Looker-Studio Dashboard-Patterns

day 46–90

ownership

  • Lead auf einem kleinen Audit-Sprint
  • Eigene Blog-Post-Draft (optional, mentored)
  • 90-Tage-Retro mit Juri

Wer wir nicht sind.

  • Wir brauchen keine Top-Uni-Note. Wir achten auf Denkweise, nicht auf Zeugnisse.
  • Wir bauen keine „Karrierepfade auf Papier", die am Ende niemand lebt.
  • Wir verlangen kein Aufnahmeritual à la „erst zwei Jahre Excel-Reports abarbeiten".

Bewerbungsprozess

  1. 01

    Kurze Anfrage

    E-Mail an hello@datascale.de mit Lebenslauf und 3–4 Sätzen warum. Kein Motivationsschreiben-Romane.

  2. 02

    Fachgespräch

    60 Minuten mit Juri. Ein paar konkrete Daten-Beispiele, damit beide Seiten sehen, wie der jeweilige Denkansatz aussieht.

  3. 03

    Entscheidung

    Rückmeldung innerhalb einer Woche. Wenn passt: Angebot. Wenn nicht: ehrliches Feedback.

  • Q01 Anstellung
    Brauche ich eine deutsche Arbeitserlaubnis?

    Ja. Wir können aktuell nur Bewerber einstellen, die bereits in Deutschland arbeiten dürfen. EU-Bürgerschaft oder ein bestehender Aufenthaltstitel mit Arbeitserlaubnis reicht. Visa-Sponsoring bieten wir als kleine GmbH derzeit nicht an.

  • Q02 Arbeitsalltag
    Auf welcher Sprache läuft der Arbeitsalltag?

    Deutsch intern (Slack, Meetings, Code-Reviews). Etwa zwei Drittel der Kunden-Calls sind auf Deutsch. Englische Dokumentation ist Standard. Wer kein verhandlungssicheres Deutsch spricht, wird mit dem Kunden-Teil der Rolle kämpfen.

  • Q03 Modell
    Geht die Stelle auch 100 % Remote?

    Ja. Die Stelle ist vollständig remote innerhalb der DACH-Region. Wir arbeiten asynchron mit festen Sync-Calls; das Mentoring in den ersten 90 Tagen läuft über Pair-Sessions und Code-Reviews per Video. Wer gelegentlich ins Büro nach Gräfelfing kommen möchte, ist willkommen, Pflicht ist es nicht.

  • Q04 Vergütung
    Was ist die Gehaltsspanne für die Junior-Stelle?

    50.000–70.000 € brutto pro Jahr für Vollzeit, je nach Vorerfahrung. Anteilig in Teilzeit. Plus Hardware, Mobility-Budget und monatlicher Lerntag.

  • Q05 Prozess
    Gibt es eine Take-Home-Aufgabe oder einen Test?

    Nein. Im 60-Minuten-Fachgespräch besprechen wir zwei bis drei konkrete Daten-Beispiele. Beide Seiten sehen, wie der jeweilige Denkansatz aussieht. Wir lassen niemanden sechs Stunden an einer fiktiven Aufgabe arbeiten, um dann ein Standard-Absage-Template zu bekommen.

  • Q06 Hintergrund
    Geht das auch ohne Analytics-Background?

    Ja, wenn Sie zwei Dinge mitbringen: solides analytisches Denken (Zahlen hinterfragen statt sie zu akzeptieren) und Lust auf strukturiertes Lernen. Der 90-Tage-Lernpfad ist genau dafür gebaut. Wer aus BWL, Wirtschaftsinformatik oder einer angrenzenden Disziplin kommt und das Tooling lernen will, passt häufig besser als ein „Analyst" mit zwei Jahren Excel-Reporting.

Klingt passend?

hello@datascale.de